package BinarySortTree;

/*
数据流中的第K大元素
设计一个找到数据流中第 k 大元素的类（class）。注意是排序后的第 k 大元素，不是第 k 个不同的元素。
请实现 KthLargest类：
KthLargest(int k, int[] nums) 使用整数 k 和整数流 nums 初始化对象。
int add(int val) 将 val 插入数据流 nums 后，返回当前数据流中第 k 大的元素。

示例 1：
输入：
["KthLargest", "add", "add", "add", "add", "add"]
[[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]]
输出：[null, 4, 5, 5, 8, 8]
解释：
KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, [4, 5, 8, 2]);
kthLargest.add(3); // 返回 4
kthLargest.add(5); // 返回 5
kthLargest.add(10); // 返回 5
kthLargest.add(9); // 返回 8
kthLargest.add(4); // 返回 8

示例2：
输入：
["KthLargest", "add", "add", "add", "add"]
[[4, [7, 7, 7, 7, 8, 3]], [2], [10], [9], [9]]
输出：[null, 7, 7, 7, 8]
解释：
KthLargest kthLargest = new KthLargest(4, [7, 7, 7, 7, 8, 3]);
kthLargest.add(2); // 返回 7
kthLargest.add(10); // 返回 7
kthLargest.add(9); // 返回 7
kthLargest.add(9); // 返回 8

作者：LeetCode
链接：https://leetcode.cn/leetbook/read/introduction-to-data-structure-binary-search-tree/xpjovh/
 */

import java.util.PriorityQueue;

public class _31数据流中的第K大元素_ {
    public static void main(String[] args) {

    }

    //官解：优先队列
    class KthLargest {
        PriorityQueue<Integer> pq;
        int k;

        public KthLargest(int k, int[] nums) {
            this.k = k;
            pq = new PriorityQueue<Integer>();
            for (int x : nums) {
                add(x);
            }
        }

        public int add(int val) {
            pq.offer(val);
            if (pq.size() > k) {
                pq.poll();
            }
            return pq.peek();
        }
    }

    //搜索二叉树 *

}
